AlphaZero五子棋 AlphaZero的多线程实现 特征 自由式五子棋 具有虚拟损失/ LibTorch的树/根并行化 Gomoku和MCTS用C ++编写 SWIG wrap C ++扩展 更新2019.7.10：支持Ubuntu和Windows 精氨酸 编辑config.py 环境 Python 3.6+ PyGame 1.9以上 PyTorch 1.0+ LibTorch 1.0+ MSVC14.0 / GCC6.0 + CMake 3.8以上 SWIG 3.0.12+ 跑步 # Add LibTorch/SWIG to environment variable $PATH # Compile Python extension mkdir build cd build cmake .. -DCMAKE_PREFIX_PATH=path/to/libtorch -DCMA

多视图光谱聚类算法 该存储库包含用于7种多视图光谱聚类算法（和单视图光谱聚类算法）的MATLAB代码，用于在我们的ICDM论文“”中进行比较。 一些算法的代码是从原始论文作者的网站上收集的，后来由我们修复和优化。 有关这些算法的详细信息，请参阅我们的论文（文件夹名称对应于本文中算法的缩写，即AASC，AWP，CoReg，MCGC，MVGL，RMSC和WMSC ）。 在这些文件夹中的每个文件夹中，都有一个用于算法的主文件xxx_main.m ，其中xxx是算法名称。 有关7种多视图光谱聚类算法和单视图光谱聚类（SC）算法的原始论文为： Huang等人，2012年。光谱聚类的亲和力聚合 Nie等人，2018年。通过自适应加权Procrustes进行多视图聚类 Kumar等人，2011年。共规化多视图光谱聚类 Zhan等人，2018年。多视图共识图聚类 Zhan等人，2017年。图学习用于多

kcf matlab代码“多模板尺度自适应核相关滤波器”ICCVW2015 作者：Adel Bibi 和 Bernard Ghanem。 访问我们集团的网站： 阿德尔·比比的网站： 电子邮件： adel.bibi [AT] kaust.edu.sa bibiadel93 [AT] gmail.com 伯纳德·加尼姆的网站： 电子邮件： Bernard.Ghanem [AT] kaust.edu.sa 此 MATLAB 代码基于多模板尺度自适应核相关拟合器 (KCF_MTS) 实现了一个简单的跟踪管道。 它可免费用于研究用途。 如果您觉得它有用，请通过参考确认上面的论文。 有关实施详情，请查看 (Read_Me_KCT_MTSA.txt)。

OctaveConv-Pytorch 程的PyTorch实现 （培训进行中） 用法 from resnet import octResnet50 ... model = octResnet50 () 从

Kyuubi是基于构建的高性能通用JDBC和SQL执行引擎。 Kyuubi的目标是促进用户处理大数据（如普通数据）。 它提供了标准化的JDBC接口，在大数据场景中具有易于使用的数据访问。 最终用户可以专注于开发自己的业务系统并挖掘数据价值，而不必了解底层的大数据平台（计算引擎，存储服务，元数据管理等）。 Kyuubi依靠Apache Spark提供高性能的数据查询功能，并且引擎功能的每一项改进都可以帮助Kyuubi的性能取得质的飞跃。 此外，Kyuubi通过引擎缓存提高了临时响应速度，并通过水平缩放和负载平衡增强了并发性。 它提供了完整的身份验证和身份验证服务，以确保数据和元数据的安全性。 它提供强大的高可用性和负载平衡，以帮助您保证SLA承诺。 它提供了两级弹性资源管理体系结构，可以有效地提高资源利用率，同时满足包括交互，批处理和点查询或全表扫描在内的所有方案的性能和响应要求。 它包

（英语） 这个demo展示了如何实现卷积神经网络（CNN）对多输入的图像分类。例如，一个名为MNIST的手写数字数据集被分为上半部分和下半部分，如下图所示，上下半部分部分被送入多输入CNN。 （日本人） 这是一个卷积神经网络的演示，可以输入两种类型的图像。 有两个输入层，例如，输入层A用于输入动物面部图像，输入层B用于输入动物爪子图像，以此类推。 从 2019b 版本开始，一种称为自定义循环的方法成为可能，允许对深度学习进行更详细的自定义。为了方便尝试，手写数字的上半部分和下半部分分别从不同的输入层输入，将卷积等后得到的特征组合起来，用全连接层等进一步推进计算。 .如果您能告诉我您对此示例是否有任何更合适的数据或问题，我将不胜感激。还有一些地方还欠缺制作，希望以后继续更新。

基于推测度传播的同步CDMA多用户检测器，程宏，谢俗子，本文提出了基于可信度传播算法应用于同步CDMA系统的检测器以抑制不同用户之间的多址干扰（MAI）。仿真分析表明基于该算法的差错概��

** 请注意，此代码有两个版本。 这个版本 (V1) 只需要边界条件和另一个版本 (V2)，它允许在所有航路点设置约束。 对于版本 2，请访问： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78631-a-general-multi-segment-minimum-jerk-trajectory-toolbox-v2 这是一个工具箱，可用于生成和绘制满足以下条件的多段最小加加速度轨迹： 1) 在特定时间通过任意数量的航路点。 2) 满足一定的速度和加速度边界条件（初始和最终速度和加速度）。 特征： 1) 这是一个简单的包，因为一切都在一个文件中，所有用户需要的只是输入很少的输入，然后运行代码。 2）它是通用的，这意味着它适用于 2D 和 3D 轨迹，并且可以处理任意数量的航点。 输入： 1) 航点的位置（2D 或 3D）

** 请注意，此代码有两个版本。 这个版本 (V1) 只需要边界条件和另一个版本 (V2)，它允许在所有航路点设置约束。 对于版本 2，请访问： https://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/78619-a-general-multi-segment-minimum-snap-trajectory-toolbox-v2 这是一个工具箱，可用于生成和绘制满足以下条件的多段最小捕捉轨迹： 1) 在特定时间通过任意数量的航路点。 2) 满足一定的速度、加速度和加加速度的边界条件（初始和最终速度、加速度和加加速度）。 特征： 1) 这是一个简单的包，因为一切都在一个文件中，所有用户需要的只是输入很少的输入，然后运行代码。 2）它是通用的，这意味着它适用于 2D 和 3D 轨迹，并且可以处理任意数量的航点。 输入： 1) 航点的位

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